【手机信令数据相关技术原理概述3800字】

手机信令数据相关技术原理概述主要概念与数据内容当用户持有手机发生通讯事件（如拨打收听语音电话、收发文字信息、产生上网记录等）时，手机设备会自动搜索并与附近的基站天线发生信号交互，包含信号交互的开始时间、结束时间、通话时长、基站编号、区号等一系列信息的交互日志被存储到移动运营商的后台服务器中，这一过程就被成为被动信令数据（passivemobilephonesignalingdata）的采集过程。信令数据采集的物理基础是由分布在平面空间的通讯基站天线组成的蜂窝网络。密集的蜂窝网络通过向其功率范围和朝向范围内的设备发射电磁波信号，覆盖一定大小的空间，即带有唯一编号的基站小区。在信令数据的采集过程中，用户在交互时间发生时的基站小区编号也被记录下来，通过关联小区编号与其信号覆盖范围，可以对用户进行小区尺度的定位。这项定位技术是本文进行包括交通模式识别和轨迹重建的移动行为分析的基础，因此，对手机信令定位涉及的主要概念进行介绍：国际移动用户识别码(InternationalMobileSubscriberIdentity，IMSI)：国际移动用户识别码是系统分配给用户的唯一识别码，此码在所有位置，包括在漫游区都是有效的。IMSI来自于手机的SIM卡，移动运营商基于IMSI值可以确定用户所属网络，以及是否可以为用户提供服务。位置区（LocationArea，LA）：位置区是移动通信系统中一组基站的集合，是手机移动性管理的重要组成部分。根据位置区信息，移动通信网络能够及时获取手机的近似位置。当呼叫手机时，移动通信网络会利用位置区内的所有基站同时拨发寻呼信号，快速、准确的找到手机。一个位置区会被分配唯一的位置区码（LocationAreaCode，LAC），用于标识该位置区。基站（BaseStation）：基站即公用移动通信基站，是移动设备接入互联网的接口设备，也是无线电台站的一种形式，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发电波。小区（Cell）与小区码（Cell-ID）：小区是某个天线覆盖的区域。移动通信系统的天线有多种类型，如全向型基站、定向天线、双极化天线等，不同类型的天线具有不同的覆盖区。小区通过Cell-ID进行标识。基于位置区码和小区码，可以对用户进行较为精确的位置追踪。数据定位方式根据定位方法的不同，手机通讯网络系统下的主要定位技术有:Cell-ID定位技术、到达时间(TOA)定位技术、到达时间(TDOA〉差定位技术、到达角度(AOA)定位技术等。其中Cell-ID定位技术（又称COO定位技术）是建设维护成本最低，也是最为广泛应用的定位技术。该技术通过确定移动台所在的基站小区Cell确定手机用户的位置，得到一个以基站天线为中心，周围邻域覆盖的一个扇形、圆形或多边形区域（基于不同的基站覆盖假设的形状不同）。该定位方式的定位精度取决于蜂窝小区密度。所以，定位的精度也就取决于蜂窝小区的密度。一定区域内蜂窝小区的密度越大，每个蜂窝小区的半径也就越小，定位精度也就越高。基站小区覆盖范围在基站蜂窝密集的城市中心区域的一般在500m以内，而在基站覆盖较为稀疏的城郊地区，覆盖范围可达数千米。基于Cell-ID定位技术的手机信令数据为一类事件触发的被动定位数据，通常在发生以下事件时获得用户位置信息：（1）移动用户进行通讯交互，如接打电话、收发短信、上网等；（2）移动过程中发生位置区(LAC)切换；（3）用户进行开关机操作；（4）当达到指定时间阀值时，即使用户未进行通讯交互，设备也会向网络上传一次位置信息。数据特征分析本研究中采用的手机信令数据是以Cell-ID方式进行定位的LTE-4G数据，数据包含了2016年某日24小时北京市超过2000万移动用户的手机信令事件记录。每条事件记录中包括个有效字段，以IMSI进行分组并按照Timestamp字段进行排序对数据进行重新组织，表2.1中给出经过分组和排序的数据示例。表2.1用户部分信令数据示例Table2.1ThecontentsofthemobilesignalingeventrecordIMSITimestampLACCell-IDLonLatRu28**147025964699145661801651739.9730116.2900Ru28**147026001488445661815782739.9730116.2900Ru28**147026003473745661801651439.9732116.2917Ru28**147026042283145661801651439.9731116.2917Ru28**147026079114145661801651439.9731116.2917Ru28**147026081018245661801651439.9731116.2918为了探索数据的时空特征以便开展进一步分析，本小节从时间采样频率和基站空间分布两个角度分析所使用手机信令数据的特征。数据时间特征手机信令数据中连续两条记录之间的时间间隔即为数据的采样间隔，采样间隔反映了数据的在时间维度的稀疏特性，时间间隔越大，总记录条数越少，数据越稀疏。图2.1给出了数据采样间隔的概率分布，采样间隔的平均数和中位数分别为283s和37s。图2.1相邻轨迹点时间差概率分布曲线Figure2.1Probabilitydistributionofinter-eventtimebetweenadjacenttrackingpoints数据空间特征通过对手机信令数据中相邻数据记录点之间的空间距离进行统计来反映数据的空间分布特征。距离差概率分布的统计结果如图2.2，相邻轨迹点距离分布集中在10m~1km的区间内，距离分布的平均数和中位数分别为260m和69m，极少部分相邻轨迹点间隔距离可以达到10km。图2.2相邻轨迹点距离差概率分布曲线Figure2.2Probabilitydistributionofinter-eventdistancebetweenadjacenttrackingpoints预处理方法数据分组在实验采用的手机信令数据集中，将所有记录按照用户唯一标识符IMSI进行数据分组，生成各个用户的信令轨迹数据集userData。首先对全体用户的信令数据按进行排序，在每一组具有相同IMSI的userData内按时间戳字段Timestamp进行排序。通过循环依次遍历之后的每一条信令：若下一条信令的用户轨迹集合尚不存在，则创建这位用户的userData并将当前信令添加进去；若已经存在，则添加此信令到该用户的userData中。当下一条信令为空时结束循环，最终生成不同用户的userData集合。单个用户的轨迹数据集userData定义为此用户的出行轨迹Trajectory，它的每一条信令定义为一个轨迹点Trajectorypoint。冗余轨迹点合并对于一组具有相同IMSI的userData，其中可能包含多个在不同时间连续与统一基站交互的信令数据记录，这往往是由于用户的停留或者活动范围较小未触发基站的切换产生的。这一部分基站号重复的信令数据记录，一方面隐含了用户的停留信息，一方面也带来了数据的冗余。我们对这类冗余数据在保留其驻留时间信息的前提下进行合并，对具有相同基站号的连续记录集合{recm}={t0,cellk,…ti,cellk,…,(乒乓效应处理乒乓效应是手机位置数据中一类常见的噪音数据,主要表现为手机位置短时间内在附近基站之间快速频繁切换(Iovanetal.2013)。由于基站覆盖范围有限,因此可以用基站所在位置来近似表示用户的位置信息。基于此种技术,当手机位于多个信号基站覆盖范围重叠区域时,局部环境及手机姿态变化可能导致当前手机所接收到的附近信号基站的相对强度频繁发生变化,使得为当前手机提供服务的基站发生频繁切换,在数据上则表现为乒乓效应。即使手机用户没有移动行为,在数据上的乒乓效应仍会表现为移动特征。乒乓效应带来的“假移动”现象，即用户在物理空间上没有发生移动，然而手机位置数据则表现出一定程度的位置移动现象(Vajakasetal.2015)。由于信号跳转一般在附近的基站之间发生，“假移动”与短距离移动的时空间特征相近，然而又与明显的停留和长距离移动有所不同。在根据时空聚集性识别的停留中，乒乓效应导致本当属于停留类型的轨迹分段被判定为移动，对后续的时空分析带来影响。因此，需要先对数据中的乒乓效应进行处理。本文采用(Yinetal.2021)的乒乓效应识别方法来对手机信令数据集进行处理。考虑到乒乓效应的模式为短时间内在几个相邻基站之间的往复跳跃，如图2.3中基站B和基站C，两者之间的距离相对较近。在空间上，发生乒乓效应基站之间的距离应远小于个体发生真实位移时相邻记录基站之间的距离（如图2.3中基站A和基站B之间的距离）因此引入一个沿轨迹中各记录点滑动的时间窗口，窗口中心为点pi的时间戳，窗口宽度为给定时间阈值2δ。通过时间窗口提取手机信令数据记录，并计算窗口内相邻轨迹点之间的空间平均距离dm。如果窗口中的所有相邻轨迹点平均距离小于指定阈值，即d图2.3滑动窗口识别乒乓效应Figure2.3Identityoscillationbyaslidingwindow漂移数据处理漂移数据是指在信令记录中手机信号突然从临近的基站切换到相对较远的基站，并在一定时间之后切换回临近基站小区。从信令记录中反应出来的这种长距离短时间的快速移动现象，不符合用户的实际活动行为，甚至超出了用户在空间上的移动能力。产生漂移现象的原因非常多，无线信道传播特性引起的信号漂移。移动通信基站的发射信号受到建筑物、地形或者植被等阻挡，经过直射、反射、散射等多种传播路径才到达手机接收端，即所谓“多路径效应”。当基站天线挂高不合理、定向小区天线方位角不合理、移动台处于多个信号交叉覆盖区域以及移动台处于大楼内、建筑物的底楼或者地下室等深度覆盖不够的区域，都容易产生信号漂移现象。此外，移动通信基站的信号输出功率不稳定，不同手机接受信号电平处理的差异性也会造成漂移现象。如图2.4所示，手机用户正行驶在公路上，信号的实际切换顺序为A-B-C-D-E-F-G，并没有在C、E两点之间进行切换，因此，信号在D点发生了漂移。相对于乒乓数据，漂移数据的虚假定位距离更远，对出行特征研究的干扰更大，因此必须准确识别并剔除漂移数据。图2.4漂移现象示意图Figure2.4Diagra